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为解决边缘设备端车牌识别系统适应性差和识别率低的问题,提出一种基于深度学习处理单元(DPU)的车牌识别系统设计方法.该方法首先将车牌识别网络进行改造使其可在DPU上运行,并通过压缩与激励(SE)模块组合优化神经网络识别率.将DPU部署在现场可编程门阵列(FPGA)上,调用神经网络对视频图像进行车牌识别,设计出可兼顾新能源车牌的车牌识别系统.实验结果表明,以大规模数据集作为图像输入,车牌识别系统的平均识别准确率可达 94.1％,运行速率可达 4 ms.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2023
Issue： 3
Volume： 51
Page： 333-339
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